人工智能（AI）终端市场 尺寸和份额 2025 – 2034

人工智能终端市场规模

2024年，全球人工智能终端市场规模为 222 亿美元，预计 2025年至2034年将以 19.6% 的年均复合增长率（CAGR）增长。人工智能芯片组、神经处理单元（NPU）或人工智能加速器的升级可提升人工智能终端的性能。这些创新带来了功能强大且节能的人工智能设备。此外，边缘人工智能可降低对云资源的依赖，因为其能够让人工智能终端在本地理解和处理信息，从而提升系统的响应速度和安全性。
 

例如，2024年12月，KULR Technology Group, Inc. 发布了 KULR Xero Vibe™（KXV）解决方案。该解决方案集成了由人工智能驱动的 Edge C12 设备和搭载于设备上的振动调制人工智能系统，实现了振动缓解与边缘人工智能应用的结合。KXV 解决方案旨在采用专有的振动缓解方法，减少机械损坏，从而提高人工智能边缘设备的可靠性和耐用性。
 

随着企业对低延迟人工智能处理的需求不断增长，人工智能终端无需依赖云计算即可加快决策速度。人工智能驱动的物联网设备、智能医疗解决方案以及由人工智能驱动的消费电子产品日益普及，推动了市场增长。此外，更先进的物联网人工智能芯片和处理器提高了计算效率，使人工智能终端成为关键设备。
 

弗吉尼亚大学（UVA）于2025年1月宣布，计划开展一项临床试验，测试一种旨在治疗 1 型糖尿病（T1D）患者的新型人工智能辅助设备。该试验由 UVA 数据科学学院与糖尿病技术中心共同负责。研究涉及一种近期获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准的设备，即采用强化学习的推注预充系统（BPS_RL）。
 

人工智能终端市场趋势

• 5G 和物联网网络的兴起是市场的一项重要趋势，因为这通过促进更快速、更高效的边缘人工智能处理，推动了人工智能（AI）终端市场增长。采用 5G 技术的人工智能终端能够在边缘侧实时采集智慧城市、工业自动化、医疗保健和自动驾驶汽车产生的数据，而无需大量云计算资源。
   
• 例如，2023年，全球5G 服务行业预计约为 989 亿美元，预计到2032年将增长至 6,600 亿美元，相当于自2024年起年均复合增长率为 31%。预计该行业的快速增长表明，市场对人工智能驱动技术的需求正在转变，这将推动人工智能终端行业增长。
   
• 智能传感器和人工智能驱动机器人等物联网设备的实施与普及，增加了需要智能边缘处理的数据量。具备机器学习能力的人工智能终端利用 5G 实现更出色的实时分析、智能自动化、优化决策和复杂网络管理。
   
• 例如，Synaptics 与 Google 于2025年1月开展合作，以增强物联网（IoT）设备的边缘人工智能应用。双方计划将符合 MLIR 标准的 Google 机器学习（ML）核心嵌入 Synaptics Astra 硬件和开源软件中。
• 此外，物联网（IoT）技术市场也实现了显著增长，2023 年物联网技术的市场规模估计约为 9 亿美元，2024 年至 2032 年的年均复合增长率（CAGR）超过 8%。物联网技术领域的增长将推动物联网设备大量普及，进而带动人工智能终端市场增长。
   

人工智能终端市场分析

了解关键趋势

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按组件划分，人工智能终端市场分为硬件和软件。2024 年，硬件细分市场占据主导地位，营收达到 152 亿美元，预计在预测期内以约 19.9% 的年均复合增长率增长。
 

• 目前，人工智能终端依赖高性能核心、图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）来处理实时人工智能计算。因此，在不同平台部署人工智能时，硬件是核心关注点。汽车、医疗保健和制造业等利用人工智能实现自动化及基于人工智能的决策的行业，对高性能人工智能推理硬件的需求日益增长。
   
• 近期，韩国大学和浦项科技大学（POSTECH）的研究人员展示了利用极致人工智能硬件性能实现模拟电子化学随机存取存储器（ECRAM）器件商业化的可行性。该团队还设计了 Tiki Taka，这是一种最新的高性能人工智能神经网络训练计算算法，可推动人工智能学习模型转向模拟式架构。Tiki Taka 能够更精确地进一步调整人工智能模型的神经网络。
   
• 大型科技公司对人工智能芯片组、支持人工智能的服务器和嵌入式设备进行投资，推动市场快速增长。人工智能物联网（AIoT）设备、自动化机器和基于人工智能的监控系统的应用不断增加，进一步提升了金融科技硬件市场份额，巩固了该细分市场的领先地位。
   

按部署模式划分，人工智能终端市场分为本地部署、云端部署和混合部署。2024 年，云端部署细分市场占据主导地位，市场份额为 47%，预计 2025 年至 2034 年的年均复合增长率将超过 20%。
 

• 云计算的出现使企业能够按需使用计算能力，而无需进行硬件投资，从而促进了人工智能模型的实施。这意味着，基于云计算的人工智能终端能够在不同领域为企业提供数据收集、人工智能推理和机器学习模型实时训练等服务。
   
• 例如，2025 年 1 月，Seagate Technology Global Recon Analytics 的调查显示，来自 15 个不同行业和 10 个不同国家的企业领导者预计，人工智能（AI）工具的整合将产生数量惊人的数据，从而推动对云数据中心的需求增长。
   

按技术划分，人工智能终端市场分为机器学习（ML）和深度学习（DL）、计算机视觉、机器人流程自动化、物联网传感器及其他类别，其中，机器学习和深度学习类别预计将凭借其在各种人工智能驱动应用中的广泛采用而占据主导地位。
 

• 机器学习（ML）能够让人工智能系统处理海量数据、识别模式并即时采取行动，这一能力非同寻常。仅凭这一出色特性，机器学习便对银行、医疗保健和零售等行业具有极高的重要性。例如，深度学习（DL）通过神经网络运行，进一步优化人工智能系统，从而改善视觉、语音、自然语言处理（NLP）以及先进自主系统的性能。
   
• 例如，GMR Airports Group 于 2024 年 12 月在拉吉夫·甘地国际机场（海得拉巴）部署了人工智能驱动的数字孪生平台，以改善机场运营和旅客管理活动。该平台是下一代机场预测运营中心（APOC）的核心，并将空侧、陆侧和航站楼的所有活动整合到一个统一单元中。
   

获取影响这个市场的主要细分市场的详细见解

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2024 年，北美地区在人工智能终端市场中占据主导地位，市场份额约为 40%，营收约为 90 亿美元。
 

• 人工智能赋能的硬件解决方案和边缘计算技术的发展，正在推动人工智能终端市场扩张。知名科技公司和半导体供应商的存在，促进了面向医疗保健、汽车、零售和国防等多个行业的人工智能终端开发。
   
• 2024 年 8 月，Caregility 成功推出首项基于边缘的计算机视觉人工智能功能。该功能允许人工智能技术完全在位于患者房间内的远程医疗边缘设备上运行。这样便无需将患者的视听数据传输至云端，既节约成本，又具备可扩展性。数据在边缘侧进行视觉处理，进一步巩固了 Caregility 在数据保护和隐私领域的地位。
   

预计 2025 年至 2034 年，德国人工智能终端市场将实现显著且前景可观的增长。
 

• 由于行业 4.0 的发展重点，制造业、汽车业和物流价值链对人工智能边缘计算的采用率不断提升。政府对人工智能和智慧基础设施发展的支持也推动了市场扩张。德国对人工智能应用于医疗保健、金融和安全自动化的供给侧预期不断提高，进一步提升了市场渗透率。
   
• 例如，自 2024 年 4 月起，欧盟和德国一直允许将健康数据用于研究和人工智能用途，同时放宽对电子健康记录的管控。这些政策旨在推动一体化数字健康服务和产品市场的发展。
   

预计 2025 年至 2034 年，中国人工智能终端市场将实现显著且前景可观的增长。
 

• 中国半导体产业的发展以及人工智能赋能的边缘计算的应用，正在促进中国人工智能终端市场的发展。此外，中国政府推出了多项倡议，致力于实现人工智能硬件制造的自主可控，从而推动人工智能芯片和相关系统创新。智慧城市、工业自动化和自动驾驶汽车等应用正在推动这些终端的增长。
   
• 一个例子是，中国媒体《环球时报》于 2024 年 8 月刊文称，面对美国制裁，中国领先科技企业正在向人工智能技术投入更多资金。报道称，2024 年上半年，百度在人工智能领域投入了 42 亿元人民币（5.892 亿美元），阿里巴巴和腾讯也分别投入了 230 亿元人民币。
   

预计 2025 年至 2034 年，沙特阿拉伯人工智能终端市场将实现显著且前景可观的增长。
 

• Vision 2030 等政府政策与计划旨在推动人工智能在医疗保健、金融和智慧城市等领域的应用。云计算和边缘计算基础设施的发展进一步推动了人工智能终端的部署。主要行业参与者正向人工智能集成硬件投入资源，以提升自动化水平和实时分析能力。
   
• 鉴于此，沙特阿美旗下风险投资部门 Wa’ed Ventures 于 2024 年 10 月设立了一支规模为 1 亿美元的基金，用于投资人工智能初创企业。Wa’ed Ventures 正通过战略性举措，推动沙特阿拉伯在成为人工智能技术强国的竞争中取得进展。该基金还参与了韩国芯片企业 Rebellions Inc. 的一轮融资，并向 aiXplain 以及 Peter Thiel’s firm Tenderd 投资了 1,500 万美元。
   

人工智能终端市场份额

• 2024 年，人工智能终端行业排名前 7 位的企业——Microsoft、Google（Alphabet Inc.）、Intel、IBM、Nvidia、Meta Platforms 和 Huawei Technologies——合计占据约 22% 的市场份额。
   
• Microsoft 将生成式人工智能融入 Windows 设备，并增强人工智能驱动的边缘计算能力，以支持 AMD 和 Qualcomm 的管理。该公司正通过定制人工智能加速器和 Windows 设备集群推进边缘人工智能的集成。同时，Microsoft 还在医疗保健和制造业等其他领域扩大以人工智能为核心的自动化应用。
   
• Google 正在借助 Google Cloud AI 提升设备端人工智能功能，并将人工智能组件融入边缘计算。此外，Google 还通过在 Android、Google Assistant 及 Pixel 设备中整合人工智能驱动的产品，利用其 TPU 为人工智能应用提供算力，从而改善用户体验，使人工智能应用更加实用且易于使用。
   
• Google 将创新融入其产品的一个例子，是其产品中新增的人工智能功能。Intel 正通过提升人工智能优化型 Xeon Gaudi 处理器的性能，为边缘人工智能问题提供新的解决方案，以满足物联网设备的需求。Intel 还专注于降低车辆和智慧城市中人工智能芯片的能耗、加快医疗保健领域的边缘人工智能应用，并积极支持这些领域的发展。
   

人工智能终端市场企业

人工智能终端行业的主要参与者包括：

• Adobe
• Cisco
• Dell Technologies
• Google（Alphabet inc.）
• Huawei Technologies
• IBM
• Intel
• Meta Platforms
• Microsoft
• Nvidia
   

人工智能终端市场中的大型企业正利用多种机遇，例如建立合作伙伴关系或协作关系、开展并购、推出新产品、改进现有产品，以及加大对研究与开发的投资。这一过程有助于整体吸收新功能和新技术。同样，制造商通过并购实现业务整合，也有助于扩大市场覆盖范围、获取更多资源并推动产品创新。
 

通过将人工智能与边缘计算相结合，并应用于医疗保健、智能设备和汽车行业，可在实时框架下减少对云端的依赖，同时提升即时处理能力。这得益于与电信企业、半导体企业和软件公司的合作。企业围绕成本、效率和能耗对人工智能模型进行优化。此外，隐私问题得到妥善处理，并确保隐性合规，从而推动不断变化的市场中具有竞争力的人工智能硬件和软件系统创新。
 

人工智能终端行业新闻

• 2025年2月，Neo 与 Coin Terminal 展开合作，推动区块链行业创新，重点关注 DeFi 和人工智能智能体项目。Neo 将利用 Coin Terminal 的相关成果，并将其与兼容 EVM 的侧链 Neo N3 和 Neo X 连接起来。此次合作的重点是提高链上活动水平，推动 Neo 生态系统整体发展。双方的合作将促进 DeFi、人工智能智能体及其他相关领域解决方案的发展。
   
• 2025年2月，Areas 与 Josep Tarradellas Barcelona-El Prat Airport 签署合同，将开设 SELF 人工智能驱动的机器人餐厅。据该公司称，这是机场内首家此类餐厅。该餐厅位于 1 号航站楼 B24 登机口旁，融合人工智能、机器人技术和自动化系统，为乘客提供快速、高效的服务。该系统配备视觉系统，可动态控制食品与饮料制备及供应的服务水平，为有需求的客户尽可能快速地提供服务。此外，人工智能还可独立管理库存和订购流程，同时与人工员工协同工作。
   
• 2024年9月，Wipro 协助 4 号航站楼管理方 JFK International Air Terminal（JFKIAT）制定基于 Microsoft Azure Data Platform 的云数据战略。2023年开展的其他工作包括采用以人工智能为核心的数据分析技术，对航站楼各项职能的数据管理进行全面规划。这些流程将提升 JFKIAT 的业务活动和运营效率。Wipro 一直在通过数据运营和数字化转型服务，将收入和运营优化战略转化为业务价值。
   
• 2024年8月，Ryder System, Inc. 与 Terminal Industries 完成了一项试点项目的第一阶段，利用 Terminal Industries 的计算机视觉系统实现堆场作业数字化。该系统可自动登记并处理进出仓储堆场的卡车和拖车，目前已全面投入运行。基于人工智能的计算机视觉系统在捕捉行驶中车辆的车牌和 DOT 编号方面达到了 99% 的成功率。
   

人工智能（AI）终端市场研究报告深入涵盖该行业，并按 2021 年至 2034 年的收入（百万美元/十亿美元）提供估算与预测，具体细分如下：

按组件划分的市场

• 硬件
• 软件

按技术划分的市场

• 机器学习和深度学习（ML 和 DL）
• 计算机视觉
• 机器人流程自动化
• 物联网传感器
• 其他

按部署模式划分的市场

• 本地部署
• 基于云
• 混合部署

按最终用途划分的市场

• 交通运输
• 医疗保健
• 零售
• 银行、金融服务和保险（BFSI）
• 其他

上述信息涵盖以下地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 俄罗斯
  • 北欧国家
• 亚太地区
  • 中国
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  • 南非